[发明专利]一种基于学习型布隆过滤器的多层恶意URL识别方法在审
| 申请号： | 202211570363.X | 申请日： | 2022-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN115941327A | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 孟虎 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | H04L9/40 | 分类号： | H04L9/40;H04L41/16;H04L67/02;G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 西安恒泰知识产权代理事务所 61216 | 代理人： | 周春霞 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于学习型布隆过滤器的多层恶意URL识别方法、恶意URL识别模型构建方法，模型构建方法包括：初始化预标准布隆过滤器，将预过滤器构建数据集哈希映射到初始化的预标准布隆过滤器中，构建预过滤器；基于训练数据集对分类器进行多次训练，得到训练后的分类器；初始化后置标准布隆过滤器，将被训练后的分类器误判为恶意URL的数据哈希映射到初始化的后置标准布隆过滤器中，构建后置过滤器。本申请引入一个预过滤器，以便排除掉大多数关于恶意URL；之后再通过分类器降低误判率，最后使用后置过滤器来保证假阴性的误判率为0；使用预过滤器能够达到降低分类器的假阳性概率，增强模型鲁棒性，进而缩小后置过滤器的空间开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 型布隆 过滤器 多层 恶意 url 识别 方法 | ||
【主权项】：
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